• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.370-377
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• 2018

현재 우리나라는 산림선진국(독일, 일본, 오스트리아 등)과 비교해도 부족하지 않을 만큼 산림경영, 산림조사 및 산림관리 등 산림분야에서 앞서 나가고 있는 상황이다. 그러나 체계적이며, 고도화된 산림관리 방안 수립 및 관련 연구는 부족하고, 실질적이면서 복합적인 분석을 위한 GIS로의 구축도 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서는 산림분석을 효율적으로 수행하기 위해 GIS를 기반으로 산림기본통계자료(2010년, 2015년)를 지도화하여 산림정보지도를 제작하였다. 그 결과 세부 행정구역별 산림면적, 임목축적, 평균임목축적, 산림률을 시각적 효과가 극대화된 지도로 제작할 수 있었으며, 시계열적인 변화 또한 체계적으로 분석할 수 있었다. 산림면적은 고성군, 세종특별시, 철원군, 연천군, 대전광역시 동구, 서울특별시 구로구에서만 증가하고, 그 이외 지역에서는 모두 감소하는 것을 알 수 있었으며, 임목축적은 대부분 지역에서 증가한 반면, 2011년 산불피해를 입은 울진군을 비롯하여 울릉군, 서울특별시 노원구, 서울특별시 강동구, 서울특별시 중구에서만 감소하는 것을 알 수 있었다. 평균임목축적은 4개 행정구역을 제외한 대부분의 지역에서 증가하는 것을 알 수 있었으며, 산림률의 경우 고성군, 연천군, 공주시, 부산광역시 동구, 대구광역시 서구 등 10개 지역을 제외한 대부분의 지역에서 감소한 것을 알 수 있었다. 향후, 본 연구를 바탕으로 보다 소규모의 행정구역과 더 많은 시기를 대상으로 산림정보지도를 제작하고 분석을 진행할 예정이다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제32권6호
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• pp.7-13
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• 2004

In this study, the Korean pine wood (Pinus densiflora Sieb. et Zucc) and Italian poplar wood (Populus euramericana Guinier) was treated with a mixture of monoammonium phosphate (MAP) and boric acid. Their usability as fire retardant and as decay-resistant construction and interior materials were evaluated by testing of chemicals, corrosion rate and absorption rate, weight loss and chemical contents. An experiment was performed to compare treated pine wood and Italian poplar wood. According to the results, Italian poplar wood had higher specific gravity and retention of chemicals than pine wood, and treated wood showed higher decay-resistance than untreated one. Weight loss was less in treated wood than untreated one because the degree of decay was lower in the former than the latter. Corrosion rate and absorption rate met the KS standard for wood preservative performance. The chemical contents analysis was carried out to determine the degree of decay and it was found that the preservative effect of chemical treatment was lower in Italian poplar wood than in pine wood.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제19권5호
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• pp.403-416
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• 1996

Global natural vegetation mapping (GNVM) system was developed for estimating potential forest area of the globe. With input of monthly mean temperature and monthly precipitation observed at weather stations, the system spherically interpolates them into 1°×1°grid points on a blobe, converts them into vegetation types, and produces a potential vegetation map and a potenital vegetation area. The spherical interpolation was based on negative exponential function fed from the constant radius stations with oval weighing method which is latitudinally elongated weighing in temperature and longitudinally elongated weighing in precipitation. The temperature values were corrected for altitude by applying a linear lapse-rate (0.65℃ / 100m) with reference to a built-in digital terrain map of the globe. The vegetation classification was based upon Koppen’s sKDICe. The potential forest area is estimated for 6.96 Gha (46.24％) of the global land area (15.05 Gha).

• 생태와환경
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• 제48권1호
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• pp.61-67
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• 2015

본 연구의 결과 식생조사용 DB 구축 결과와 식생조사 결과를 반영한 식생도 구축 결과는 활엽수림이 71.965%, 71.184%로 거의 같았으며, 침엽수림(16.010%, 15.747%), 혼효림(10.619%, 12.085%), 암벽식생(0.015%, 0.002%) 분포비율의 차이가 크지 않았다. 식생조사 결과가 반영된 정밀식생도 중 식생 상관대분류에서 나타난 식생유형은 산지낙엽활엽수림이 전체의 60.096%를 차지하고 있어 가장 넓은 분포역을 나타내고 있었으며, 산지침엽수림 (16.332%), 산지습성림 (15.887%), 식재림 (3.558%) 순으로 분포비율이 높았다. 국립공원내에서 평가된 식생보전등급은 I등급과 II등급 지역이 각각 61.80%, 33.55%로써 전체 면적의 95.35%로써 생태자연도 1등급 지역에 속하는 높은 식생보전가치를 지니고 있는 것으로 분석되었다. 특히 극상림, 특이식생, 아고산대식생 등 I등급 지역의 분포비율이 높은 것은 다양한 기질특성, 높은 고도, 낮은 인위적 교란의 정도, 산의 정상부 능선지역에 형성된 아고산대식생과 기후적 지형적 특성을 반영한 식생을 형성하고 있기 때문인 것으로 보인다.

• 대기
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• 제19권2호
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• pp.169-182
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• 2009

To improve the performance of climate and numerical models, concerns on the land-atmosphere schemes are steadily increased in recent years. For the realistic calculation of land-atmosphere interaction, a land surface information of high quality is strongly required. In this study, a new land cover map over the Korean peninsula was developed using MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) data. The seven phenological data set (maximum, minimum, amplitude, average, growing period, growing and shedding rate) derived from 15-day normalized difference vegetation index (NDVI) were used as a basic input data. The ISOData (Iterative Self-Organizing Data Analysis), a kind of unsupervised non-hierarchical clustering method, was applied to the seven phenological data set. After the clustering, assignment of land cover type to the each cluster was performed according to the phenological characteristics of each land cover defined by USGS (US. Geological Survey). Most of the Korean peninsula are occupied by deciduous broadleaf forest (46.5%), mixed forest (15.6%), and dryland crop (13%). Whereas, the dominant land cover types are very diverse in South-Korea: evergreen needleleaf forest (29.9%), mixed forest (26.6%), deciduous broadleaf forest (16.2%), irrigated crop (12.6%), and dryland crop (10.7%). The 38 in-situ observation data-base over South-Korea, Environment Geographic Information System and Google-earth are used in the validation of the new land cover map. In general, the new land cover map over the Korean peninsula seems to be better classified compared to the USGS land cover map, especially for the Savanna in the USGS land cover map.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1119-1126
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• 2002

이 논문에서는 공간적 통계기법에 근거한 예측적 공간 데이터 마이닝 방법을 제안하고, 산불위험지역을 예측하는데 적용하였다. 제안된 방법은 조건부 확률과 우도비를 이용한 방법으로 과거 산불발생지역에 대해 산불과 관련된 공간데이터 집합들 사이의 정량적 관계에 의존적인 예측 모델이다. 두 가지 방법을 이용하여 산불위험지역 예측도를 만들고, 각 모델의 예측력을 평가하기 위해 산불위험율(FHR : Forest Fire Hazard Rate)과 예측률곡선(PRC : Prediction Rate Curve)을 이용하였다. 제안된 두 가지 예측모델의 예측력 비교분석 결과, 우도비 방법이 조건부 확률 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다. 이 논문에서 제안된 산불위험지역 예측모델을 이용하여 작성된 산불위험지역 예측도는 산불예방과 산불감시장비 및 인력의 효율적인, 배치 등 산불관리의 효율성을 높이는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제35권3호
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• pp.181-188
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• 2019

This study was performed to construct tree species classification map according to three information types (spectral information, texture information, and spectral and texture information) by altitude (30 m, 60 m, 90 m) using the unmanned aerial vehicle images and the object-based classification method, and to evaluate the concordance rate through field survey data. The object-based, optimal weighted values by altitude were 176 for 30 m images, 111 for 60 m images, and 108 for 90 m images in the case of Scale while 0.4/0.6, 0.5/0.5, in the case of the shape/color and compactness/smoothness respectively regardless of the altitude. The overall accuracy according to the type of information by altitude, the information on spectral and texture information was about 88% in the case of 30 m and the spectral information was about 98% and about 86% in the case of 60 m and 90 m respectively showing the highest rates. The concordance rate with the field survey data per tree species was the highest with about 92% in the case of Pinus densiflora at 30 m, about 100% in the case of Prunus sargentii Rehder tree at 60 m, and about 89% in the case of Robinia pseudoacacia L. at 90 m.

• 한국산림과학회지
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• 제103권1호
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• pp.105-112
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• 2014

본 연구는 우리나라 주요 수종인 소나무림을 대상으로 RCP(Representative Concentration Pathway)8.5 시나리오에 따른 임목 재적의 시 공간적 변이를 예측하기 위해 수행되었다. 전국 규모의 예측을 위해 5차임상도와 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 기후와 공간의 변이가 임목 생장에 미치는 영향을 반영하기 위해 기상 및 지형인자를 반영한 생장모형을 적용하였다. 모형의 검증을 위해 시, 도별 산림통계와 모형 결과를 비교한 결과, 비교적 높은 적합도를 보이는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하였을 때, 소나무림의 임분 재적은 현재 $131m^3/ha$에서 2050년에는 $212.42m^3/ha$까지 증가 할 것으로 예측되었으며, 현재의 기후가 유지될 경우에는 $221.92m^3/ha$까지 증가할 것으로 예측되었다. 기후변화의 영향으로 인해 일부 고산지대를 제외한 대부분의 지역에서 소나무림의 생장률이 감소할 것으로 예측되었으며, 특히 해안지역과 남부지역에서 생장률의 감소가 클 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 기후변화가 소나무림 생장에 미치는 영향을 시 공간에 따라 정량화 할 수 있었으며, 이는 기후변화 적응을 고려한 산림관리 및 시업계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지형학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-80
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• 2020

This paper deals with risk assessment of life in a landslide-prone area by a GIS-based modeling method. Landslide susceptibility maps can provide a probability of landslide prone areas to mitigate or proper control this problems and to take any development plan and disaster management. A landslide inventory map of the study area was prepared based on past historical information and aerial photography analysis. A total of 550 landslides have been counted at the whole study area. The extracted landslides were randomly selected and divided into two different groups, 50% of the landslides were used for model calibration and the other were used for validation purpose. Eleven causative factors (continuous and thematic) such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in hazard analysis. The correlation between landslides and these factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. Eventually, a landslide susceptibility map was constructed using a logistic regression model based on entire events. Moreover, the landslide susceptibility map was plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve and calculated the area under the curve (AUC) and tried to extract a success rate curve. Based on the results, logistic regression produced an 85.18% accuracy, so we believed that the model was reliable and acceptable for the landslide susceptibility analysis on the study area. In addition, for risk assessment, vulnerability scale were added for social thematic data layer. The study area predictive landslide affected pixels 2,000 and 5,000 were also calculated for making a probability table. In final calculation, the 2,000 predictive landslide affected pixels were assumed to run. The total population causalities were estimated as 7.75 person that was relatively close to the actual number published in Korean Annual Disaster Report, 2006.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.19-27
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• 2011

본 연구의 목적은 기후변화에 따른 잠재 산림분포 예측에 이용되는 기상 자료의 효과적인 구축 및 규모변환(Down Scaling) 방법을 제시 하는 것이다. 잠재 산림분포 예측을 위해 한국형 산림 분포 모형 TAG(Thermal Analogy Group)의 예측 방법과 HyTAG(Hydrological and Thermal Analogy Group)에서 정의한 식생 기능성 유형(PFT: Plant Functional Types)을 함께 적용하였다. 이를 위해 20km 공간해상도의 기상자료를 1km의 공간해상도에 부합하도록 보간 하였다. 이러한 보간 및 규모변환의 한 가지 방법으로 고도에 따른 기온감율을 적용 및 비적용하여 각각의 과거 잠재 산림분포를 예측하였다. 현존 산림분포도와 비교한 정확도 검증에서 기온감율을 적용한 잠재 산림분포가 약 38% 더 정확한 것으로 나타났다.